Google Yorumları Üzerinden Makine Öğrenme Yöntemleri ve Amazon Comprehend ile Duygu Analizi: İç Anadoluda Bir Üniversite Örneği

Abstract

Fikir madenciliği olarak da bilenen duygu analizi, metin verilerinde ifade edilen duygusal tonu, duyguyu veya öznel bilgiyi belirleme ve sınıflandırma işini içeren doğal dil işleme tekniğidir. Sosyal medya platformları aracılığı ile üretilen çok fazla sayıda yorum ve değerlendirmenin analizinin yapılabilmesi, sağlıktan üretime, eğitimden hizmete kadar pek çok alanda, yüksek rekabet şartlarında faaliyet gösteren kurumların gelecek projeksiyonu için önem arz etmektedir. Bu çalışmada, bir devlet üniversitesi hakkında Google üzerinden yapılan yorumlar için duygu analizi çalışması yapılmıştır. Web kazıma tekniği ile MS Excel’e aktarılan yorumlar, ön işleme sürecine tutulduktan sonra hem Lojistik Regresyon, Gaussian Naive Bayes ve Destek Vektör Makinesi gibi önemli denetimli makine öğrenmesi metotlarıyla hem de CatBoost gibi gelişmiş birleşik öğrenme metoduyla değerlendirilmiştir. Bununla beraber literatürde duygu analizi çalışmalarında sıkça kullanılan derin öğrenme metodu olan LSTM ve Amazon firmasının duygu analizi çalışmaları için kullanıcılara açtığı AWS Comprehend servisi, yorumların analizi ve modellenmesinde kullanılmıştır. Literatürde sıkça kullanılan performans metrikleriyle sonuçlar karşılaştırılmıştır. Kullanılan yöntemler için tüm performans metrikleri üzerinden başarı oranı %80’in üstünde çıkmıştır. Bu da duygu analizi için seçilen tüm makine öğrenmesi tekniklerinin ve AWS Comprehend’in başarılı bir şekilde uygulanabileceğini göstermektedir. Duyarlılık hariç tüm metrikler bakımından en iyi sonucu AWS Comprehend uygulaması vermiştir.